La prédiction devenue réalité

En octobre 2024, Gartner a publié une prédiction que beaucoup ont jugée provocatrice : d’ici 2026, 20 % des organisations utiliseraient l’IA pour aplatir leur structure organisationnelle, éliminant plus de la moitié de leurs postes de management intermédiaire. La prédiction a suscité le mélange habituel d’inquiétude et de scepticisme. Dix-huit mois plus tard, les sceptiques se font plus discrets. Dans tous les secteurs, de la technologie au commerce de détail en passant par la pharmacie, les entreprises aplatissent agressivement leurs hiérarchies organisationnelles, et l’IA est l’instrument qu’elles utilisent pour y parvenir.

Les chiffres sont stupéfiants. Les employeurs américains ont annoncé plus de 1,2 million de suppressions de postes en 2025, en hausse de 58 % par rapport à 2024 et le niveau le plus élevé depuis 2020. Au seul premier trimestre 2026, 14 000 postes ont été supprimés dans le management intermédiaire, le service client, le développement logiciel, les RH et la communication interne. Le secteur technologique a perdu plus de 62 000 emplois au premier semestre 2026, avec Intel, Panasonic, Microsoft et Amazon restructurant simultanément.

Il ne s’agit pas d’un exercice classique de réduction des coûts. C’est une réorganisation structurelle fondée sur une thèse précise : bon nombre des fonctions traditionnellement assurées par les managers intermédiaires — agrégation d’informations, rapports de suivi, coordination des ressources, contrôle des performances — peuvent désormais être réalisées par des outils d’IA, plus rapidement, à moindre coût et avec moins de distorsions.

Amazon a supprimé environ 14 000 postes d’entreprise fin 2025, puis a annoncé 16 000 suppressions supplémentaires en janvier 2026, le PDG Andy Jassy poussant à fonctionner comme « la plus grande startup du monde », créant une « adresse e-mail anti-bureaucratie » et ciblant explicitement les couches managériales. Le PDG de Meta, Mark Zuckerberg, a déclaré que 2026 serait l’année où l’IA « changerait radicalement notre façon de travailler », aplatissant les équipes alors que la productivité par ingénieur augmentait de 30 % depuis début 2025 — les utilisateurs intensifs constatant des gains de 80 % d’une année sur l’autre. Bayer, sous la direction du PDG Bill Anderson, a réduit de moitié le nombre de postes de direction et licencié 12 000 employés dans le cadre d’une restructuration visant 2 milliards d’euros d’économies d’ici fin 2026.

La tendance est claire. Mais les conséquences sont plus complexes que ne le suggère le discours sur l’efficacité, et un nombre croissant d’entreprises ayant supprimé agressivement des managers découvrent qu’elles ont éliminé quelque chose de plus précieux qu’elles ne le pensaient.

Ce que font réellement les managers intermédiaires

Pour comprendre l’impact de l’élimination du management intermédiaire, il faut d’abord comprendre ce que font réellement les managers intermédiaires, par opposition à ce que la caricature en suggère.

L’image populaire du manager intermédiaire — une personne dont la fonction principale est d’assister à des réunions, de transférer des e-mails et d’ajouter des niveaux d’approbation à des décisions qui devraient être simples — contient une part de vérité. Dans les grandes organisations aux bureaucraties figées, certains postes de management intermédiaire n’apportent effectivement que peu de valeur. Ils existent comme des vestiges de conceptions organisationnelles antérieures, maintenus par l’inertie institutionnelle plutôt que par nécessité fonctionnelle.

Mais la recherche montre de manière constante que les managers intermédiaires efficaces remplissent plusieurs fonctions extrêmement difficiles à reproduire. La plus importante est la traduction. Les managers intermédiaires traduisent les directives stratégiques de la direction en plans opérationnels que les équipes de terrain peuvent exécuter. Ils traduisent également les observations du terrain — ce qui se passe réellement sur le marché, avec les clients et dans les opérations quotidiennes — vers la direction. Cette fonction de traduction bidirectionnelle exige un jugement contextuel que les outils d’IA actuels gèrent mal.

La deuxième fonction critique est le mentorat et le développement des personnes. Les managers intermédiaires sont généralement les principaux acteurs du développement de carrière des contributeurs individuels. Ils identifient les forces, assignent des missions de développement, fournissent du feedback, plaident pour les promotions et constituent la première ligne de soutien lorsque les employés rencontrent des difficultés. Cette fonction est relationnelle, dépendante du contexte et profondément humaine.

La troisième fonction est la résolution de conflits et la lubrification organisationnelle. Lorsque deux équipes sont en désaccord sur les priorités, lorsqu’un projet rencontre un obstacle inattendu, lorsqu’un collaborateur clé envisage de partir, le manager intermédiaire est généralement la première personne à le remarquer et la première à intervenir. Ces interventions sont souvent invisibles pour la direction, ce qui explique précisément pourquoi elles sont si faciles à sous-estimer.

Les données de Gallup soulignent le caractère critique de ce rôle : la recherche montre systématiquement que 70 % de l’engagement des équipes est influencé par le manager. Sans cette couche, les équipes risquent de perdre de vue le sens de leur travail et de perdre totalement leur concentration.

Les entreprises ayant le plus agressivement supprimé le management intermédiaire ont eu tendance à se concentrer sur les fonctions de coordination et d’agrégation d’informations — les aspects du rôle que l’IA peut véritablement mieux gérer. Le défi est que ces fonctions sont regroupées avec les fonctions de traduction, de mentorat et de résolution de conflits que l’IA ne peut pas assumer, et ce regroupement n’est pas facile à défaire.

Études de cas : le bon, le mauvais et le chaotique

Les résultats de l’aplatissement managérial sont suffisamment mitigés pour être véritablement instructifs. Trois études de cas illustrent l’éventail des résultats.

Une grande chaîne de distribution a éliminé environ 18 % de ses postes de management intermédiaire mi-2025, remplaçant leurs fonctions de coordination par des outils de gestion de flux de travail alimentés par l’IA. Les premiers résultats étaient prometteurs : les cycles de décision se sont raccourcis, le flux d’information s’est amélioré et les coûts salariaux ont diminué de manière mesurable. Les directeurs de magasin qui rendaient auparavant compte à des directeurs de district, eux-mêmes subordonnés à des directeurs régionaux, avaient désormais un accès direct à des tableaux de bord IA agrégeant les mêmes informations que les directeurs de district compilaient manuellement.

Mais en six mois, des fissures sont apparues. Le turnover au niveau des magasins a augmenté significativement. Les entretiens de départ ont révélé un thème récurrent : les employés se sentaient invisibles. Sans un manager dédié plaidant pour leur développement et servant de point de contact humain dans la hiérarchie, ils se sentaient comme des pièces interchangeables d’une machine. L’entreprise a depuis recommencé à recruter pour certains des postes supprimés, avec des responsabilités redéfinies autour du développement des personnes plutôt que de la coordination de l’information.

L’expérience de Bayer est plus ambitieuse et plus étroitement suivie. Le modèle de « Dynamic Shared Ownership » d’Anderson a éliminé non seulement les postes de management mais le concept même de hiérarchie managériale traditionnelle. Les employés tournent désormais entre projets et équipes, partageant les responsabilités autrefois réservées à leurs supérieurs — des décisions clés au feedback de développement entre pairs. Les premiers résultats sont instructifs : les coûts globaux sont en baisse, et certains délais de développement produit se sont améliorés jusqu’à 70 % selon Anderson. Ces progrès ont mis l’entreprise en bonne voie pour atteindre son objectif de 2 milliards d’euros d’économies d’ici fin 2026. Le conseil d’administration a prolongé le contrat d’Anderson jusqu’en 2029, signalant sa confiance. Mais le modèle a de vraies limites : les salariés aux compétences recherchées se lassent de l’ambiguïté de l’auto-organisation et partent vers des plans de carrière plus lisibles ailleurs, et toutes les équipes autogérées ne réussissent pas.

L’aplatissement chez Meta a été plus explicitement piloté par l’IA. Zuckerberg supervise désormais directement un groupe central de 25 à 30 lieutenants seniors et s’appuie largement sur eux pour se gérer eux-mêmes. Les laboratoires d’IA de l’entreprise, dont Meta Superintelligence Labs, fonctionnent avec une structure de leadership « très plate » et sans ordres descendants. Les résultats en termes de productivité sont tangibles : la production par ingénieur a augmenté de 30 % depuis début 2025, et des projets qui nécessitaient autrefois de grandes équipes sont désormais réalisés par des individus talentueux assistés par des agents de codage IA. Les employés rapportent plus d’autonomie et une prise de décision plus rapide, mais aussi plus d’ambiguïté concernant la progression de carrière et moins d’opportunités pour le type de mentorat que les managers précédents offraient.

L’approche d’Amazon a été la plus agressive en termes d’effectifs. Après avoir supprimé 14 000 postes d’entreprise fin 2025, l’entreprise en a annoncé 16 000 supplémentaires en janvier 2026, enregistrant environ 2,7 milliards de dollars de coûts d’indemnités. L’objectif explicite du PDG Andy Jassy est d’aplatir les couches managériales et d’éliminer la bureaucratie, en réorientant les ressources vers l’IA, le cloud et la logistique tout en réduisant les fonctions traditionnelles d’entreprise.

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Les outils d’IA qui permettent cette transition

La vague d’aplatissement managérial est rendue possible par un ensemble spécifique de capacités d’IA qui ont mûri au cours des deux dernières années. Comprendre ces outils est important pour saisir à la fois les opportunités et les limites.

Les outils de gestion de projet et de coordination des flux de travail alimentés par l’IA sont le remplacement le plus direct des fonctions de coordination du management intermédiaire. Des outils comme Asana, Monday.com et des plateformes d’entreprise spécialisées intègrent désormais une IA capable d’allouer des tâches en fonction de la capacité de l’équipe, de signaler les projets à risque avant qu’ils ne dépassent les délais, et de générer des rapports de situation qui nécessitaient auparavant des heures d’agrégation par les managers. Ces outils effectuent véritablement la fonction de coordination mieux que la plupart des humains, car ils ont accès à des données en temps réel sur l’ensemble de l’organisation.

Les plateformes d’analytique de performance utilisent l’IA pour suivre la productivité individuelle et d’équipe, identifier les tendances et signaler les problèmes potentiels. Elles remplacent le rôle du manager en tant que contrôleur de performance et, dans de nombreux cas, sont plus objectives (exemptes du biais de récence, des effets de halo et des préférences personnelles qui colorent les évaluations humaines). Toutefois, elles mesurent ce qui est mesurable, ce qui n’est pas toujours ce qui compte.

Les outils de communication et de flux d’information, incluant la recherche d’entreprise alimentée par l’IA, les systèmes de gestion des connaissances et le routage intelligent des questions et des décisions, réduisent le besoin de managers comme canaux d’information. Lorsqu’un employé peut demander à un assistant IA « Quel est le statut actuel du lancement produit du T2 ? » et obtenir une réponse précise en quelques secondes, le manager qui servait autrefois de détenteur de cette information devient redondant.

Les outils de traduction stratégie-exécution sont la catégorie la plus récente et la moins mature. Ils visent à décomposer des objectifs stratégiques de haut niveau en objectifs d’équipe, jalons et attributions de tâches. Bien qu’ils s’améliorent rapidement, ces outils peinent encore avec le jugement contextuel que les meilleurs managers intermédiaires apportent : savoir quelles directives stratégiques doivent être adaptées aux capacités spécifiques d’une équipe, aux conditions du marché ou au contexte culturel.

La réaction : ce qui se perd

Le développement le plus intéressant dans le récit de l’aplatissement managérial est la réaction émergente des entreprises qui sont allées trop vite. Plusieurs tendances se dessinent clairement.

L’effondrement du mentorat est le problème le plus largement signalé. Lorsque vous éliminez la couche organisationnelle responsable du développement des personnes, vous éliminez le développement des personnes, à moins de le recréer explicitement ailleurs. Certaines entreprises répondent en créant des rôles de mentorat dédiés, séparés du management. D’autres demandent aux contributeurs individuels seniors d’assumer des responsabilités de mentorat. Aucune des deux approches ne remplace pleinement la relation de développement continue et quotidienne qu’un bon manager fournit.

La fatigue décisionnelle au niveau de la direction est une préoccupation croissante. Lorsque vous aplatissez la hiérarchie, les décisions qui étaient auparavant prises par les managers intermédiaires remontent vers les cadres supérieurs ou descendent vers les employés de terrain. En pratique, les deux groupes sont souvent mal équipés pour gérer cette charge supplémentaire. Les cadres supérieurs sont submergés par des décisions opérationnelles qui les détournent du travail stratégique. Les employés de terrain sont submergés par une autorité décisionnelle pour laquelle ils n’ont pas été formés et qu’ils ne souhaitent pas.

La cohérence organisationnelle en souffre. Les managers intermédiaires, malgré tous leurs défauts, servent de tissu conjonctif des organisations. Ils s’assurent que l’équipe A sait ce que fait l’équipe B, que les projets transversaux restent coordonnés, et que la culture organisationnelle est transmise des valeurs abstraites sur le site web aux comportements concrets dans le travail quotidien. Les outils d’IA peuvent suivre les tâches et signaler les conflits, mais ils ne peuvent pas construire le capital social qui maintient les organisations ensemble.

Les données sur le bien-être des employés sont préoccupantes. Les inquiétudes des employés concernant les pertes d’emploi liées à l’IA sont passées de 28 % en 2024 à 40 % en 2026, et 62 % des employés estiment que leurs dirigeants sous-estiment l’impact émotionnel et psychologique de l’IA. De multiples enquêtes de fin 2025 et début 2026 montrent que les employés des entreprises ayant agressivement aplati leurs hiérarchies rapportent des niveaux de stress plus élevés, une satisfaction professionnelle plus faible et un sentiment d’appartenance organisationnelle plus ténu. Les recherches de McKinsey, Gartner, BCG et Deloitte montrent systématiquement qu’environ 70 % des initiatives de transformation numérique échouent, la résistance des employés et une gestion du changement inadéquate étant citées comme causes principales. Les organisations où les employés participent au choix des technologies voient des taux d’adoption 3,5 fois plus élevés — une leçon que beaucoup d’entreprises apprennent trop tard.

Le problème de l’étendue de contrôle est déjà mesurable. Une enquête Gallup citant des données du Bureau of Labor Statistics a constaté que le nombre moyen de subordonnés directs par manager est passé de 10,9 en 2024 à 12,1 en 2025. Parmi les organisations utilisant déjà intensivement l’IA agentique, 66 % s’attendent à modifier leur modèle opérationnel et à redéfinir les rôles en aplatissant les hiérarchies et en réduisant davantage le management intermédiaire. Les gains d’efficacité de l’aplatissement ont un coût humain difficile à mesurer dans les résultats trimestriels mais bien réel en termes de santé organisationnelle.

Le manager intermédiaire transformé : ce que devient le rôle

Les entreprises les plus réfléchies n’éliminent pas le management intermédiaire. Elles le transforment. Le modèle émergent supprime les fonctions de coordination et d’agrégation d’informations que l’IA gère mieux et renforce les fonctions qui demeurent irréductiblement humaines.

Le manager intermédiaire transformé ne consacre pratiquement plus de temps aux rapports de situation, aux tableurs d’allocation de ressources ou aux processus d’approbation routiniers. L’IA gère tout cela. Le rôle est réorienté autour de trois fonctions essentielles.

Premièrement, le développement des personnes. Le manager intermédiaire transformé est avant tout un coach et un développeur de carrières. Il consacre l’essentiel de son temps à des conversations individuelles, aidant les membres de l’équipe à naviguer dans leurs décisions de carrière, développer de nouvelles compétences, assimiler le feedback et progresser professionnellement. C’est la fonction que les employés valorisent le plus et que l’IA gère le moins efficacement.

Deuxièmement, la traduction organisationnelle et la création de sens. Le manager intermédiaire transformé interprète les orientations stratégiques pour son équipe, en contextualisant les objectifs abstraits en termes de travail concret. Il synthétise également les observations du terrain en enseignements qui éclairent les décisions stratégiques. L’IA peut agréger des données, mais le jugement sur les données qui comptent, et pourquoi, requiert encore une compréhension contextuelle humaine.

Troisièmement, la gouvernance culturelle. Le manager intermédiaire transformé façonne activement la culture d’équipe, incarne les valeurs organisationnelles, résout les conflits interpersonnels et construit les réseaux de confiance qui permettent la collaboration. C’est peut-être la fonction la plus sous-estimée du management et la plus difficile à remplacer par quelque technologie que ce soit.

Les entreprises qui réussissent cette transformation tendent à réduire le nombre de managers intermédiaires (moins sont nécessaires lorsque les tâches de coordination sont automatisées) tout en augmentant considérablement les exigences de qualité pour ceux qui restent. Le rôle devient plus prestigieux, plus exigeant et mieux rémunéré. Il passe d’un échelon sur l’échelle hiérarchique à une discipline professionnelle spécialisée. Fast Company a commencé à appeler cet archétype émergent le « supermanager » — quelqu’un qui combine une maîtrise technique approfondie des outils d’IA avec un jugement humain irremplaçable.

Les organisations qui réussissent cette transition auront un avantage concurrentiel significatif. Elles captureront les gains d’efficacité de la coordination alimentée par l’IA tout en maintenant les capacités humaines qui rendent les organisations efficaces. Celles qui prennent le raccourci de simplement éliminer les managers apprendront, parfois douloureusement, que les gains d’efficacité s’accompagnent de coûts cachés qui s’accumulent avec le temps.

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🧭 Radar de Décision

Dimension Évaluation
Pertinence pour l’Algérie Moyenne — Le paysage corporatif algérien est fortement hiérarchique et dirigé par l’État, mais les multinationales opérant localement et le secteur technologique privé en croissance importeront les pratiques d’aplatissement. Les startups à Alger adoptent déjà des structures plates par défaut.
Infrastructure prête ? Partielle — Les outils de gestion de projet et de flux de travail alimentés par l’IA (Asana, Monday.com) sont accessibles, mais l’adoption de l’IA en entreprise à travers les sociétés algériennes reste naissante. L’infrastructure cloud s’améliore mais reste en retard par rapport aux standards du Golfe et européens.
Compétences disponibles ? Partielles — L’Algérie forme des milliers de diplômés en informatique et ingénierie chaque année, et la population de moins de 30 ans est technophile. Cependant, la plupart des formations en management en Algérie suivent des modèles hiérarchiques traditionnels ; les compétences en coaching et gestion du changement pour la transformation organisationnelle sont rares.
Calendrier d’action 12-24 mois — Les grands employeurs algériens (Sonatrach, Djezzy, Ooredoo) subiront la pression de leurs partenaires mondiaux et de leurs conseils d’administration pour adopter des structures plus légères. Les entreprises technologiques privées et les startups avanceront plus vite.
Parties prenantes clés Directeurs RH des multinationales algériennes, fondateurs de startups, consultants en management, programmes universitaires de gestion, Ministère de l’Économie Numérique et des Startups
Type de décision Stratégique

En bref: Les organisations algériennes devraient se préparer à la vague d’aplatissement plutôt que d’en être surprises. L’opportunité immédiate réside dans la formation de la prochaine génération de managers comme coachs et traducteurs plutôt que comme agrégateurs d’informations — un virage que les universités et les programmes de formation en entreprise devraient amorcer dès maintenant. Les entreprises qui mettent en place tôt la coordination augmentée par l’IA auront un avantage structurel à mesure que le secteur privé algérien mûrit.

Sources et lectures complémentaires